文献类型：期刊文章

作　　者：姚进鑫[1,2] 刘丽桑[1,2,3] 何栋炜[1,2,3] 陈健[1,3] 王斌[1,2] 徐辉[1,2] 郭江峰[1,2] 陈炜[1,2,3]

YAO Jinxin;LIU Lisang;HE Dongwei;CHEN Jian;WANG Bin;XU Hui;GUO Jiangfeng;CHEN Wei(School of Electronic,Electrical Engineering and Physics,Fujian University of Technology,Fuzhou 350118,China;Technical Development Base of Industrial Integration Automation of Fujian Province,Fujian University of Technology,Fuzhou 350118,China;National Demonstration Center for Experimental Electronic Information and Electrical Technology Education,Fujian University of Technology,Fuzhou 350118,China)

机构地区：[1]福建工程学院电子电气与物理学院,福州350118 [2]福建工程学院福建省工业集成自动化行业技术开发基地,福州350118 [3]福建工程学院电子信息与电气技术国家级实验教学示范中心,福州350118

出　　处：《重庆理工大学学报（自然科学）》

基　　金：福建省科技厅自然科学基金面上项目(2019J01773,2020J01878)。

年　　份：2022

卷　　号：36

期　　号：7

起止页码：197-207

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对机器人路径规划对于全局最优性以及路径平滑度的性能要求,提出了一种新的基于跳点搜索的优化A^(*)算法和动态窗口法的融合算法。在跳点搜索法基础上,该融合算法设计了由曼哈顿和欧氏距离结合的新的距离评估函数对A^(*)算法进行优化,以此获取全局路径信息;然后以动态窗口法为核心,快速地规划出一条具有高平滑度的全局最优路径。仿真实验表明:新的融合算法有效解决了优化A^(*)算法规划的路径转折处曲率非连续的问题,提高了路径的平滑程度和全局最优性。最后在搭建的实际环境中进一步验证了算法的有效性,对机器人导航与路径规划有一定的应用价值。

关 键 词：机器人 路径规划 动态窗口法  跳点搜索法  A^(*)算法  

分 类 号：TP242.6]